تحليل وتنبؤ أسعار المنازل باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تم استخدام لغة بايثون و مكتبات numpy, pandas

Matplotlib, seaborn,Scikit-learn في تحليل البيانات لأسعار المنازل و التنبؤ بالأسعار المستقبليه حسب مساحة المنزل و الشكل و المنطقه

NumPy: تُستخدم لإجراء العمليات الحسابية عالية الأداء والعمل مع المصفوفات، وهي أساسية للتعامل مع البيانات الرقمية بشكل فعال.

Pandas: تسهل التعامل مع البيانات وتنظيفها وتحليلها من خلال DataFrames، مما يساعد في ترتيب البيانات وتنظيمها قبل التحليل.

Matplotlib و Seaborn: تُستخدم لتصوير البيانات بصريًا من خلال الرسوم البيانية، مما يسهل فهم العلاقات بين الميزات المختلفة وتوزيع البيانات.

Scikit-learn (sklearn): توفر أدوات لتطبيق نماذج التعلم الآلي وتقييم أدائها

الهدف: إنشاء نموذج تنبؤي للتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على عوامل متعددة مثل الموقع، المساحة، والخصائص الأساسية الأخرى.

الأهمية: يسهم التنبؤ الدقيق بأسعار المنازل في مساعدة المشترين والبائعين، وكذلك العاملين في قطاع العقارات، على اتخاذ قرارات مدروسة بناءً على توقعات موثوقة.

المنهجية: الاستفادة من تقنيات متقدمة في تحليل البيانات وتعلم الآلة للكشف عن الأنماط والعلاقات بين مختلف المتغيرات، مما يعزز دقة التنبؤات.